算法步骤：利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率；根据曲率确定特征点集；根据方向矢量调整对应关系，从而减少ICP算法的搜索量，提高效率。
上一篇文章详细分析了imageProjection节点，该节点订阅了原始点云话题、imu原始测量话题、以及VIS的里程计话题，发布了预处理（过滤无效点、有序化、去畸变）之后的点云话题cloud_deskewed和cloud_info（其中cloud_deskewed话题是普通的PointCloud2的消息类型，cloud_info话题是自定义格式的消息类型）。
由于对三维激光SLAM比较感兴趣，并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位，所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白，但一看代码全是坑。看论文懂了，看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上，所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的，所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解，后续会有代码的介绍，希望对大家能有帮助。
文章：LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
上两篇介绍了关于欧几里德分割，条件分割，最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法，这一篇是关于区域生成的分割法，
文章：Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance
本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容，该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中，该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据结构以及原理机制，3D特征点是3D点的三维空间中的位置的表示，该点周围信息一般具有一定的几何性质。
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
作者介绍：Zach，移动机器人从业者，热爱移动机器人行业，立志于科技助力美好生活。
点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据，从而得到传感器（激光雷达或摄像头）前后的位姿差，即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找，误差方程等等方面进行了优化。下面分别介绍：
PCL（PointCloudLibrary）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用 。
首先注意一点，这里是region growing segmentation，不是color-based region growing segmentation.
相位偏折术是一个比较冷门的方向，主要用于测量镜面物体。一直以来，干涉法都是测量镜面最佳方法，精度可以达到波长的几百分之一，但是有一些局限性：
包含了用于点云数据估计三维特征的数据结构和功能函数，三维特征是空间中某个三维点或者位置的表示，它是基于点周围的可用信息来描述几何的图形的一种表示。在三维空间中，查询点周围的方法一般是K领域查找。三维空间的特征点物理意义上与图像类似，都是使用一些具有显著特征的点来表示整个点云
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！（目前已经有成员反馈，下周开始会将分享整理出来，定期分享，并将文档上传至github组群，供大家下载查看，并且有问题可以在github的issues中提问，大家可以相互提问并解答）
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
环境感知了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
该部分函数完成激光雷达点云数据的读取，移除无效点云，计算每条扫描线点云中每个点相对于该条扫描线起始点的时间间隔(用于后续点云去几遍)，根据俯仰角判断点云的扫描线id, 并根据周围点的坐标计算每个点的曲率，根据曲率将所有的点云分为sharp点，lesssharp点，flat点以及lessflat点，最后将四类点打包发送到odometry模块
环境感知确保了无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，本节我们主要介绍一下激光雷达和摄像机在无人驾驶感知中的应用。
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。
点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比，本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言，我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入，预测被遮挡的点云块，通过观察不同的局部对象学习先验信息。我们还提出了区域敏感Chamfer距离以正则化形状误匹配，不限制补全能力，并设计了法线一致性约束，鼓励恢复的形状表面连续完整。这样，P2C不再需要完整形状作为监督，而是从类别特定数据集中学习结构线索，补全部分点云。我们在人工ShapeNet数据和真实ScanNet数据上证明了我们方法的有效性，结果显示P2C产生了与完整形状训练方法可媲美的结果，并优于多视角训练的方法。
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义，并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结，可能有些地方有理解有误，请大家抱着批判的态度学习。
文章：FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation
多数先前的工作通过坐标表示点云的形状。然而，直接利用坐标描述局部几何是不充分的。在本文中，作者提出了 RepSurf（representative surface），这是一种新颖的点云表示，显式的描述了非常局部的点云结构。 作者探索了 RepSurf 的两种变体，Triangular RepSurf 和 Umbrella RepSurf，其灵感来自计算机图形学中的三角形网格和伞形曲率。作者在表面重建后通过预定义的几何先验计算 RepSurf 的表征。RepSurf 可以成为绝大多数点云模型的即插即用模块，这要归功于它与无规则点集的自由协作。 基于 PointNet++（SSG 版本）的简单基线，Umbrella RepSurf 在各种基准上的分类、分割和检测在性能和效率方面都大大超过了之前的先进方法。在只有0.008M参数数量、0.04G FLOPs 和 1.12ms推理时间的增的情况下，作者的方法在分类数据集 ModelNet40 上达到 94.7% (+0.5%)，在 ScanObjectNN 上达到 84.6% (+1.8%) ；而在分割任务的 S3DIS 6-fold 上达到74.3%(+0.8%) mIoU，在ScanNet 上达到70.0% (+1.6%) mIoU 。对于检测任务，作者的 RepSurf 应用于最先进的检测器，并在 ScanNetV2 上达到71.2% (+2.1%) mAP25、54.8% (+2.0%) mAP50 和在 SUN RGB-D数据集上64.9% (+1.9%) mAP25、47.7% (+ 2.5%) mAP50的性能。作者的轻量级Triangular RepSurf 在这些基准测试中同样表现出色。
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
paper:《Lidar Odometry and Mapping in Real-time》 LOAM的参考代码链接： A-LOAM A-LOAM-Notes LOAM-notes
关键点检测本质上来说，并不是一个独立的部分，它往往和特征描述联系在一起，再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题，故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分，第一个部分是关键点提取，第二个部分是关键点信息描述，本文仅涉及第一个部分。
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。 给定几何表面，通常用垂直于曲面的向量来推断曲面上某一点法线的方向是很简单的。然而，由于我们获取的点云数据集代表真实表面上的一组点样本，因此有两种方法： 利用曲面网格划分技术，从获取的点云数据集中获取潜在面，然后从网格中计算曲面法线 使用近似法直接从点云数据集中推断曲面法线 本教程将针对后者，即给定点云数据集，直接计算点云中每个点的曲面法线
曲面法线是几何表面的重要属性，并且在诸如计算机图形应用的许多领域中被大量使用，应用在矫正光源产生的阴影和其他的视觉效果。
在之前的文章中（ICP方法详细推导)，我们介绍了ICP的基本思想与详细的推导。本文将介绍ICP方法的两种改进，分别是：PLICP[1]与NICP[2]。本文将分别介绍两种改进的基本思想，具体算法以及一些补充说明。若有理解不到位和错误之处，请以论文原文为准。
1. 概述 本节主要讲节LeogLoam中点云特征提取部分 2. 特征提取 2.1 点云预处理 点云数据的坐标轴进行交换，变换后的坐标轴如下图: 图片 点云数据计算偏航角yaw, yaw = -\arctan(point.x, point.z) (-atan2返回 x / z的反正切), 由于有负号，所以yaw角是顺时针角度，且yaw的范围为 yaw = [-\Pi, \Pi) ， { bool halfPassed = false; int cl
平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线，被认为是一种十分重要的性质。 法线提供了关于曲面的曲率信息，这是它的优势。许多的PCL的算法需要我们提供输入点云的法线。为了估计它们，代码分析如下
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
上周点云公众号开启了学习模式，由博主分配任务，半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主，并在微信交流群中进行学术交流，加强大家的阅读文献能力，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！（目前已经有成员反馈，还有需要小伙伴没有发过来哦，下周开始会将分享整理出来，定期分享，并将文档上传至github组群，已经有部分分享上传至github组群中，供大家下载查看，并且有问题可以在github的issues中提问，大家可以相互提问并解答）
PCL（Point Cloud Library，点云库）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等；支持多种操作系统平台，可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶，那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。可以分为以下四类方法：
目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
这是一位公众号关注者经过一段时间的整理与努力发出了一篇论文，在我的追问与交流下，让这位学生写了一篇总结分享给大家，再次感谢吧，同时有觉得对你很受用的话，请点赞支持！
搭建一套700行代码的激光SLAM。通过对ALOAM进行修改实验，确定对激光SLAM最核心的技巧，并接上节里程计，完成后端，构建较大场景(轨迹约2km)地图。
点云表面法向量是一种重要几何表面特性，在计算机图像学中有很广的应用，例如在进行光照渲染和其他可视化效果时确定一个合理的光源位置。
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
近年来,三维(3d)目标识别技术在广泛的应用中引起人们的关注,如机器人处理在生产线上的产品,移动机器人目标跟踪,障碍检测,识别环境的无人驾驶汽车,等等。最近的发展是，随着3D打印机的广泛应用，物体识别技术变得越来越熟悉，部分原因是实用的3D传感器的普及和更复杂的3D建模。
摘要：近年来，机器人自动化领域越来越多地应用3D视觉技术对目标物体进行定位。本文主要研究3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用，总结了3D视觉技术在识别、定位物体时面临的挑战，给出了抓取作业机器人3D视觉系统的设计方法，归纳了现有的3D表面成像方法和视觉处理算法，最后给出一个结合3D视觉技术对白色抽屉纸盒进行抓取分拣的实际应用案例。
使用统计分析技术，从一个点云数据中集中移除测量噪声点（也就是离群点）比如：激光扫描通常会产生密度不均匀的点云数据集，另外测量中的误差也会产生稀疏的离群点，使效果不好，估计局部点云特征（例如采样点处法向量或曲率变化率）的运算复杂，这会导致错误的数值，反过来就会导致点云配准等后期的处理失败。
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